[논문]관개수준별 사과나무의 엽온 및 수분 스트레스 지수 변화 분석

김민영; 최용훈; 조정건; 윤석규; 박정훈; 김영진; 전종길; 이상봉

doi:10.5389/ksae.2019.61.5.023

관개수준별 사과나무의 엽온 및 수분 스트레스 지수 변화 분석
Response of Crop Water Stress Index (CWSI) and Canopy Temperature of Apple Tree to Irrigation Treatment Schemes 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.61 no.5, 2019년, pp.23 - 31

김민영 (Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Sciences (NAS), Rural Development Administration (RDA)) , 최용훈 (Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Sciences (NAS), Rural Development Administration (RDA)) , 조정건 (Department of Horticultural Crop Research, National Institute of Horticultural and Herbal Sciences (NIHHS), Rural Development Administration (RDA)) , 윤석규 (Department of Horticultural Crop Research, National Institute of Horticultural and Herbal Sciences (NIHHS), Rural Development Administration (RDA)) , 박정훈 (Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Sciences (NAS), Rural Development Administration (RDA)) , 김영진 (Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Sciences (NAS), Rural Development Administration (RDA)) , 전종길 (Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Sciences (NAS), Rural Development Administration (RDA)) , 이상봉 (Department of Agricultural Engineering, Na)

Abstract ▼ AI-Helper

Crop response to weather and internal water pressure changes is more sensitive to crop water stress than soil water content. Recently, its implementation to optimal irrigation scheduling has been receiving much attention. This study was conducted to determine and compare the theoretical crop water stress index (CWSI) using meterological data and canopy temperature collected from three different irrigation treatments, which were Tr-1 plot (rainfed), Tr-2 plot (50% of daily evapotranspiration (ET) irrigated) and Tr-3 plot (75% of daily evapotranspiration (ET) irrigated). The readings of canopy temperature and CWSI were significantly different among irrigation treatment schemes. The average canopy temperatures and CWSIs of Tr-1 and Tr-3 plots were $34.6^{\circ}C$ and $32.6^{\circ}C$, 0.79 and 0.64, respectively. Solar radiation had the biggest correlation with CWSI (R=0.68) which was followed by wind speed, relative humidity and air temperature. Overall, the findings of this study indicated that canopy temperatures and CWSIs could be further used for irrigation scheduling for crop growth.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1 Comparison of canopy temperature depending upon irrigation treatment schemes
그림 Fig. 2 Comparison of (T_c-T_a) depending upon irrigation treatment schemes
그림 Fig. 3 Linear regession of canopy temperature with a change of air temperature
그림 Fig. 4 Comparison of CWSIs depending upon irrigation treatment schemes
표 Table 1 Pearson correlations between meteorological data and canopy temperature
그림 Fig. 5 Effects of meteorological data on CWSI
표 Table 2 Pearson correlations between meteorological data and CWSI

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 수분 스트레스가 발생할 때 사과나무 잎이 기공을 닫아 증산 작용이 감소하고, 그에 따라 엽온이 증가하는 것을 바탕으로 하여 시험을 계획하였다. 따라서 비가 오거나 흐린 날처럼 사과나무의 증산 작용이 다른 요인으로 변화할 수 있는 기간은 분석에서 제외하였다.
본 연구에서는 관개수준별 변화하는 작물 수분 스트레스 지수를 확인함으로써 엽온 측정 및 작물 수분 스트레스 지수를 이용하여 작물의 관개 관리가 가능하다는 것을 보여주고자 하였다. 하지만 현재의 연구수준에서 CWSI와 관련된 구체적인 관개 기준을 제시할 수 없기 때문에 작물별 관개 시점과 관개 기준 등의 추가적인 연구가 필요하다고 할 수 있다.

제안 방법

CWSI의 산정에 필요한 작물의 엽온 측정은 적외선 센서(SI-431, Apogee, USA) 를 활용하였다. 적외선 센서의 시야각을 고려하여 사과나무 끝단에 위치한 잎의 15∼20 cm 떨어진 위치에 적외선 센서를 고정하여 설치하였고, 햇볕에 노출된 잎의 온도를 10분 간격으로 연속 측정하였다.
관개수준별 시험구 사이의 수분 이동을 차단하기 위하여 지하 40 cm 깊이까지 물막이 판을 설치하였고, 외부에서 유입되는 물을 차단하기 위한 간이 배수로도 조성하여, 관개량을 제외한 다른 요소들의 영향이 없는 독립적인 시험포로 유지관리 하였다.
적외선 센서의 시야각을 고려하여 사과나무 끝단에 위치한 잎의 15∼20 cm 떨어진 위치에 적외선 센서를 고정하여 설치하였고, 햇볕에 노출된 잎의 온도를 10분 간격으로 연속 측정하였다. 대기 온습도 센서 (SHT110, Mirea sense, Korea), 일사량계 (PYRANO-70, Mirea sense, Korea), 자기우량계 (WDR-205, Weedam, Korea) 그리고 풍속계 (AKit1, DFrobot, Korea) 등 기상 관측용 센서를 설치하고, 10분 간격으로 연구지역의 엽온 및 기상 데이터를 수집하였다.
본 연구에서는 사과나무의 물관리 방법에 따른 스트레스의 변화를 수치적으로 산정하여 비교⋅평가하였다. 독립적인 사과나무 시험구를 조성하여 물관리를 제외한 다른 요인들은 동일하게 관리하였으며, 무관개 시험구와 누적 증발산량의 50% 수준으로 관개하는 시험구 그리고 누적 증발산량의 75% 수준으로 관개하는 시험구로 3 처리하였다. 사과나무 끝단에 위치한 잎의 엽온을 측정하여 CWSI를 산정한 결과는 다음과 같다.
농업 생산성 보전과 농업인의 소득 안정을 위해서는 무엇보다도 정확한 관개계획, 즉 관개하는 시기와 양을 결정하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 관개량 수준을 다르게 하여 인위적으로 사과나무에 수분 스트레스를 발생하게 하였으며, 엽온의 변화 및 기상 상황을 측정하였다. 이를 통해 사과나무의 수분 스트레스 차이를 통계적으로 비교하였으며, 엽온과 기상 측정을 통해 비파괴적으로 작물의 물관리가 가능한지 확인하였다.
51로 적용하였을 때 수확량이 가장 많다고 하였다. 또한 CWSI를 활용하여 브로콜리 수확량을 예측할 수 있는 모형도 개발하였다. 우리나라에서는 포그분사와 공기유동에 의한 온실재배 토마토의 엽온 변화 연구 (Nam et al.
따라서 비가 오거나 흐린 날처럼 사과나무의 증산 작용이 다른 요인으로 변화할 수 있는 기간은 분석에서 제외하였다. 또한 Guisard (2008), Garcia y et al. (2014)의 연구에서 오전 10시부터 오후 3시까지 증산 활동이 가장 활발하다고 보고된 사례를 참고하여 본 연구에서도 오전 10시부터 오후 3시까지 측정된 누적일사량을 비교하여 맑은 날로 추정되는 기간을 선택하였다.
물관리는 농업기술 길라잡이사과재배 (RDA, 2016)를 참고하여 4∼5일 간격을 기준으로 하였으나, 강우량에 따라 관개량 및 간격을 탄력적으로 조절하였다.
본 연구에서는 CWSI이론식을 이용하였으며 (Eq. 2∼4), 10분 간격으로 수집된 기상 및 엽온 자료를 바탕으로 계산된 10분 단위 CWSI를 활용해 일평균 CWSI를 산정하였다.
본 연구에서는 사과나무의 물관리 방법에 따른 스트레스의 변화를 수치적으로 산정하여 비교⋅평가하였다.
약 2 m 간격으로 1열 재배 중인 사과 재배지의 일부 구간에서 사과나무 3∼4그루씩 묶어 3개의 처리구로 구분하였으며, 각 처리구의 물 관리 방법에 따른 수분 스트레스를 산정하기 위하여 관개량을 다르게 하였다. 사과나무에 인위적으로 수분 스트레스를 주기 위하여 관개를 하지 않고 강우에 의존하여 물관리가 된 구역(처리구-1, Tr-1), 누적 증발산량의 50%를 관개한 구역 (처리구-2, Tr-2) 그리고 누적 증발산량의 75% 관개한 구역 (처리구-3, Tr-3)으로 조성하였다. 물관리는 농업기술 길라잡이사과재배 (RDA, 2016)를 참고하여 4∼5일 간격을 기준으로 하였으나, 강우량에 따라 관개량 및 간격을 탄력적으로 조절하였다.
약 2 m 간격으로 1열 재배 중인 사과 재배지의 일부 구간에서 사과나무 3∼4그루씩 묶어 3개의 처리구로 구분하였으며, 각 처리구의 물 관리 방법에 따른 수분 스트레스를 산정하기 위하여 관개량을 다르게 하였다.
따라서 본 연구에서는 관개량 수준을 다르게 하여 인위적으로 사과나무에 수분 스트레스를 발생하게 하였으며, 엽온의 변화 및 기상 상황을 측정하였다. 이를 통해 사과나무의 수분 스트레스 차이를 통계적으로 비교하였으며, 엽온과 기상 측정을 통해 비파괴적으로 작물의 물관리가 가능한지 확인하였다.
적외선 센서의 시야각을 고려하여 사과나무 끝단에 위치한 잎의 15∼20 cm 떨어진 위치에 적외선 센서를 고정하여 설치하였고, 햇볕에 노출된 잎의 온도를 10분 간격으로 연속 측정하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 4년생 ‘시나노 스위트’ 사과나무 (Malus domestica Borkh cv. Sinano Sweet)를 대상으로 2018년 6월부터 9월까지 연구를 수행하였다.

데이터처리

또한 처리에 따른 엽온과 CWSI에 대해 기상자료와의 피어슨 상관계수 (Pearson’s correlation coefficient)를 산정하고, 기상 자료와의 상관관계 유무를 판단하였다.
그리고 0의 값으로 가까워질수록 관계가 적은 것으로 표현한다. 분산분석과 피어슨 상관관계 등의 통계분석은 SAS Enterprise 7.1 프로그램을 이용하였으며, 유의수준은 0.05를 기준으로 분석하였다.
엽온과 처리구로부터 산정된 CWSI의 평균에 대한 통계적 차이가 나타나는지 분산분석 (ANOVA test)을 통해 확인하였다. 처리에 따른 집단의 평균을 크기순으로 정리하고, 평균의 위치에 따라 서로 다른 기준 값을 적용하여 처리간의 유의차가 인정될 때 어느 것과 차이가 있는지를 분석하는 Duncan’s multiple range test를 사용하였다.
처리에 따른 집단의 평균을 크기순으로 정리하고, 평균의 위치에 따라 서로 다른 기준 값을 적용하여 처리간의 유의차가 인정될 때 어느 것과 차이가 있는지를 분석하는 Duncan’s multiple range test를 사용하였다.

이론/모형

작물에 필요한 관개량은 증발산량을 기준으로 산정하였으며, 본 연구에서는 국제연합식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)에서 공식적으로 사용하고 있는 Panman-Moteith Equation을 활용하여 산정하였다 (Doorenbos and Pruitt, 1997). Panman-Moteith Equation은 태양복사에너지 또는 일조시간 (sunshine duration), 최고기온, 최저기온, 최대상대습도, 최저상대습도, 그리고 풍속 등을 이용하여 증발산량을 산정하는 방법이다 (Eq.

성능/효과

1. 시험구별 측정된 평균 엽온은 처리구-1에서 34.6°C, 처리구-2에서 33.5°C, 처리구-3에서 32.6°C로 나타났다.
2. CWSI의 산정은 복합적인 기상요인의 영향을 받아 특정 요인의 원인이라고 단정할 수는 없지만 본 연구에서는CWSI과 일조량과 풍속 그리고 엽온-대기온도 (Tc-Ta) 사이에서 양(+)의 상관관계가 확인되었고, CWSI와 상대습도는 음(-)의 상관관계가 나타났다.
3. 기상인자와 CWSI의 분포도에서 물관리에 따라 분포하는 위치의 차이가 뚜렷하게 나타났다. 물관리를 제외한 동일한 기상 조건에서 관개 증감에 따라서 엽온 및 작물 스트레스 지수가 증감하는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
CWSI는 일조량과 풍속 그리고 엽온-대기온도 (T_c-T_a) 사이에서 양(+)의 상관관계가 확인되었고, CWSI와 상대습도는 음(-)의 상관관계가 나타났다. CWSI와 기온과 엽온 사이에서는 상관관계가 약한 것으로 분석되었다 (Table 2).
) 사이에서 양(+)의 상관관계가 확인되었고, CWSI와 상대습도는 음(-)의 상관관계가 나타났다. CWSI와 기온과 엽온 사이에서는 상관관계가 약한 것으로 분석되었다 (Table 2).
기상인자와 CWSI의 분포도에서 물관리에 따라 분포하는 위치의 차이가 뚜렷하게 나타났다. 물관리를 제외한 동일한 기상 조건에서 관개 증감에 따라서 엽온 및 작물 스트레스 지수가 증감하는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
7 MJ/m2)로 나타났다. 본 연구에서는 누적일사량이 12 MJ/m² 이상인 기간을 대상으로 하였으며, 이는 총 연구기간인 76일 중 43일에 해당 (누적 일사량의 상위 60%)하는 것으로 나타났다. 연구기간동안 0.
이처럼 CWSI가 측정된 엽온과 기상 인자들을 개발된 공식에 따라 산정된 지수이기 때문에 특정 기상인자들의 상관관계가 매우 높다거나 또는 전혀 없다고 확정할 수는 없을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 일사량(R=0.684), 풍속 (R=0.541), 상대습도 (R=0.524) 그리고 엽온대기온도 (R=0.406) 순으로 상관관계가 높게 나타났다.
상관성이 높은 기온과 엽온의 회귀곡선을 도시하면 관개를 하지 않았을 때보다 관개량이 많아졌을 때 Y 절편이 아래쪽에 위치하며, 회귀곡선의 위치와 함께 데이터가 분포된 위치도 Y축 방향으로 이동하는 것을 확인할 수 있었다 (Fig. 3). 또한 엽온이 40°C에 도달할 때 예상되는 기온이 처리구-1는 37.
시험구별 산정된 CWSI의 범위 (평균±표준편차)를 비교하면 처리구-1에서 0.52∼0.98 (0.79±0.10), 처리구-2에서 0.47∼0.94 (0.71±0.11), 처리구-3에서 0.40∼0.85 (0.64±0.09)로 나타났다.
연구기간인 2018년 7월 14일부터 9월 27일까지 총 76일 동안 10시부터 15시까지의 평균 기온은 20.2°C∼35.9°C (평균 29.6°C)이며, 누적일사량은 0∼15.9 MJ (평균 10.7 MJ/m2)로 나타났다.
엽온은 기온, 일조량과 풍속간에는 양(+)의 상관관계를 나타낸 반면, 상대습도와는 음(-)의 상관관계가 나타났다. 엽온과 기온의 상관계수가 0.9 이상으로 높은 상관성을 보였으나, 나머지 항목에서의 상관계수가 0.3 이하로 비교적 낮은 상관성을 갖는 것으로 분석되었다 (Table 1).
64로 나타났다. 엽온과 엽온-대기온도 그리고 CWSI는 처리구-3에서 가장 낮은 값이 관측되었으며, 시험처리에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 것으로 분석되었다.
엽온은 기온, 일조량과 풍속간에는 양(+)의 상관관계를 나타낸 반면, 상대습도와는 음(-)의 상관관계가 나타났다. 엽온과 기온의 상관계수가 0.
또한 엽온-대기온도 (Tc-Ta) 항목에서는 CWSI의 분포가 처리에 따라 원점 방향으로 군집 이동하는 것을 볼 수 있다. 전체적으로 데이터의 분포 이동에서 보이듯이 동일한 기상 조건에서 관개 조건에 따라서 작물의 스트레스가 증감하는 것을 보여주는 것을 의미하며, 엽온의 관측 및 CWSI의 산정을 통해 관개 관리가 가능 할 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 현재 작물별로 관개 관리를 할 수 있는 CWSI 기준 또는 관개 시점 등의 연구가 미비하기 때문에 구체적이고 세부적인 기준 마련을 위한 추가적인 연구가 필요하다고 할 수 있다.
5와 같다. 전체적으로 일사량과 풍속이 증가할수록 CWSI가 증가하는 경향이 나타나는 반면, 상대습도는 증가할수록 CWSI가 감소하는 경향이 나타났다. 동일한 기상 조건에서 처리에 따라 기울기의 변화는 작지만 Y축 방향으로 수평이동 하는 것을 확인 할 수 있다.

후속연구

그러나 현재 기온 수준을 벗어나 기온이 40°C 이상이 되면 엽온의 증가가 물관리와 관계없이 동일한 수준까지 올라갈 것으로 예측되기 때문에 관련 분야의 지속적인 연구와 이상 기후에 대처할 수 있는 관개 기술 및 작물 관리 기술이 추가적으로 필요할 것으로 사료된다.
전체적으로 데이터의 분포 이동에서 보이듯이 동일한 기상 조건에서 관개 조건에 따라서 작물의 스트레스가 증감하는 것을 보여주는 것을 의미하며, 엽온의 관측 및 CWSI의 산정을 통해 관개 관리가 가능 할 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 현재 작물별로 관개 관리를 할 수 있는 CWSI 기준 또는 관개 시점 등의 연구가 미비하기 때문에 구체적이고 세부적인 기준 마련을 위한 추가적인 연구가 필요하다고 할 수 있다.
이는 시험에서 물 관리를 제외하면 동일한 생육환경 조건을 연구에서 유지하고자 하였으나, 작물의 생육 현황과 생리적인 활동 또는 측정 기기의 오차 등 내적⋅외적으로 많은 다른 요인의 발생이 가능하기 때문에 추가적인 검토가 더 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 관개수준별 변화하는 작물 수분 스트레스 지수를 확인함으로써 엽온 측정 및 작물 수분 스트레스 지수를 이용하여 작물의 관개 관리가 가능하다는 것을 보여주고자 하였다. 하지만 현재의 연구수준에서 CWSI와 관련된 구체적인 관개 기준을 제시할 수 없기 때문에 작물별 관개 시점과 관개 기준 등의 추가적인 연구가 필요하다고 할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	작물 수분상태란?	작물 수분상태 (crop water status)는 대기환경 조건, 유효 토양수분량, 증발량, 작물체 내 수리저항성 그리고 작물 뿌리의 수분 흡수능 등 여러 요인에 따라 작물의 반응을 측정하는 것이며, 토양 수분보다 더 민감한 지표라 할 수 있다 (Jones, 2010). 작물 수분 스트레스를 직⋅간접적으로 측정 및 진단하는 방법들은 다양하다.
	작물이 받는 스트레스는 어떻게 구분하는가?	작물이 받는 스트레스는 병해충으로 인한 생물학적 스트레스와 물 부족, 가뭄, 냉해 그리고 고온 등과 같이 외기 환경의 변화로 발생하는 비생물학적 스트레스로 구분 할 수 있다. 여기서, 환경적 요인으로 발생하는 스트레스에 능동적으로 대처하기 위해 작물은 스트레스 내적 저항성을 증가시키거나 생육 환경을 조절하는 등 식물 내부 체계를 적당히 조절한다(Dresselhaus and Hűckelhoven, 2018; Bohnert et al.
	작물 수분 스트레스를 직접적으로 측정 및 진단하는 방법은?	작물 수분 스트레스를 직⋅간접적으로 측정 및 진단하는 방법들은 다양하다. 비교적 정확성이 높아 널리 사용되고 있는 기공 전도도, 엽수분포텐셜, 상대수분함량 등과 같이 직접 측정하는 방법은 측정에 소요되는 시간 및 노력이 크고, 시⋅공간 변이분석이 어려운 단점이 있다 (Scholander et al., 1965; Zarco-Tejada et al.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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